Programmation avancée dans iOS 11 et Swift 4

Ce cours en ligne gratuit, « Programmation avancée dans iOS11 et Swift 4 », vous présente les données de base. Core Data est l'un des frameworks les plus populaires fournis par Apple pour les applications iOS et macOS. Les données de base sont utilisées pour gérer l'objet de la couche de modèle dans une application. Vous pouvez traiter les données de base comme un cadre permettant d'enregistrer, de modifier, de suivre et de filtrer les données dans les applications iOS. Toutefois, Core Data n'est pas une base de données. Vous aurez une idée de ce que fait Core Data dans les coulisses et de la manière dont vous pouvez interagir avec les différentes pièces mobiles. Alamofire est une bibliothèque réseau HTTP basée sur SWIFT pour iOS et macOS. Il fournit une interface élégante s'ajoutant à la pile réseau Foundation d'Apple, qui simplifie plusieurs tâches réseau courantes. À la fin de ce cours, vous aurez compris les réseaux HTTP et vous serez familiarisé avec les cours de mise en réseau d'Apple.

Google a développé Firebase pour créer des applications mobiles et Web. Il s'agissait initialement d'une société indépendante fondée en 2011. En 2014, Google a acquis la plateforme, qui constitue désormais son offre phare pour le développement d'applications. Firebase propose plusieurs services, notamment l'analyse, l'authentification, la messagerie cloud et une base de données en temps réel. Ce cours explique comment lier des projets Xcode et des projets Firebase. L'apprentissage automatique est l'étude d'algorithmes informatiques qui peuvent s'améliorer automatiquement grâce à l'expérience et à l'utilisation de données. Il est considéré comme faisant partie de l'intelligence artificielle. Les modèles sont construits par des algorithmes d'apprentissage automatique basés sur des échantillons de données, appelés « données d'entraînement ». Ces modèles font des prédictions ou prennent des décisions sans être explicitement programmés pour le faire. Les algorithmes d'apprentissage automatique sont utilisés dans diverses applications, telles que la médecine, le filtrage des e-mails et la reconnaissance vocale. Il est également appliqué à la vision par ordinateur, où il est difficile, voire impossible, de développer des algorithmes conventionnels pour effectuer les tâches nécessaires

Les exemples de machine learning sont omniprésents. C'est ainsi que Netflix sait quelle émission vous voudrez regarder ensuite ou comment Facebook reconnaît le visage de votre ami sur une photo numérique. Vous apprendrez à entraîner votre application à exprimer ce qu'elle voit en la reconnaissant. Vous devriez être capable d'appliquer ces connaissances et d'implémenter d'autres fonctionnalités de l'apprentissage automatique dans vos applications. La réalité augmentée (AR) implique des expériences utilisateur qui ajoutent des éléments 2D ou 3D. Il transforme l'environnement qui vous entoure en interface numérique en plaçant des objets virtuels dans le monde réel, en temps réel. Pour simplifier la création d'une expérience de réalité augmentée, ARKit combine le suivi des mouvements de l'appareil, la capture de scènes avec une caméra, un traitement de scène avancé et des fonctionnalités d'affichage. Ce cours vous montrera comment créer de nombreux types d'expériences de réalité augmentée à l'aide de la caméra avant ou arrière d'un appareil iOS. Alors, inscrivez-vous à ce cours dès aujourd'hui et commencez votre prochain parcours d'apprentissage !